multi-head attention 是什么

Multi-head attention 是一种注意力机制，它是用于神经网络中的序列建模任务，特别是在自然语言处理中使用广泛。它允许模型在每个时间步骤上同时关注输入序列的不同部分，并且可以通过并行计算来加速训练。

在 multi-head attention 中，输入序列被分成多个头，每个头都学习一组注意力权重，以捕获不同的语义信息。然后，这些头的输出被连接起来并通过一个线性变换进行处理，以生成最终的输出。

Multi-head attention 在 Transformer 模型中得到了广泛应用，它可以有效地处理长序列，并且在机器翻译、文本分类、生成式任务等多个领域中都取得了很好的表现。